azure-ai-projects-py

Descripción general de la skill azure-ai-projects-py

Para qué sirve azure-ai-projects-py

azure-ai-projects-py es la skill del SDK de Python de Azure AI Projects para trabajar con clientes de proyectos de Microsoft Foundry. Te ayuda a instalar, conectar y usar azure-ai-projects para crear agentes, ejecutar evaluaciones, gestionar conexiones, despliegues, conjuntos de datos, índices y acceso compatible con OpenAI. Usa la skill azure-ai-projects-py cuando quieras una guía práctica de Azure AI Projects en Python, no solo un prompt genérico sobre Azure AI.

Perfil de usuario ideal y casos de uso

Esta skill encaja con ingenieros de backend, desarrolladores de plataforma y creadores de aplicaciones de IA que necesitan un flujo de trabajo de Foundry project repetible en Python. Es especialmente relevante para azure-ai-projects-py en desarrollo de backend cuando tu servicio tiene que crear agentes versionados, ejecutar evaluaciones por lotes o conectarse a recursos de Azure a través de un endpoint de proyecto.

Qué la diferencia

El valor principal de azure-ai-projects-py es que pone el foco en el modelo de proyecto de Foundry, no solo en llamadas directas a modelos. Resulta útil cuando tu trabajo depende de autenticación con ámbito de proyecto, conexiones administradas, operaciones del ciclo de vida de agentes o flujos de evaluación que necesitan entradas y salidas estructuradas. Si solo necesitas APIs de agentes de bajo nivel, esta no es la skill adecuada; el propio repositorio te orienta hacia azure-ai-agents-python para eso.

Cómo usar la skill azure-ai-projects-py

Instala y revisa primero los archivos correctos

Ejecuta el paso de instalación de azure-ai-projects-py con:

npx skills add microsoft/skills --skill azure-ai-projects-py

Después empieza por SKILL.md, porque ahí están la instalación, la autenticación y la ruta de uso general. Para una adopción más rápida, sigue con references/agents.md, references/connections.md, references/datasets-indexes.md y references/evaluation.md. Si esperas trabajar con código asíncrono o puntuación por lotes, revisa también references/async-patterns.md y scripts/run_batch_evaluation.py.

Dale a la skill las entradas que de verdad necesita

Un buen prompt para azure-ai-projects-py debería incluir tu endpoint, el nombre del deployment del modelo, el modo de autenticación y el objeto exacto que quieres gestionar. Por ejemplo: “Usa azure-ai-projects-py para crear un agente de soporte versionado con PromptAgentDefinition, conectar Azure AI Search y mostrar los pasos de limpieza”. Eso es mejor que “ayúdame a usar Azure AI Projects”, porque el comportamiento del SDK cambia según el tipo de recurso y la operación.

Convierte un objetivo vago en un prompt útil

Para obtener mejores resultados, especifica la fase del flujo y las restricciones: crear, listar, actualizar, evaluar o eliminar; sincronía o asincronía; desarrollo local o producción; una sola muestra o lote. Si quieres que la guía de azure-ai-projects-py genere código realmente utilizable, incluye las entradas y salidas esperadas, como la ruta del dataset, el tipo de evaluador o el nombre de la conexión. Cuanto más concreto sea tu modelo de objetos, menos tendrá que adivinar sobre clases del SDK y variables de entorno.

Flujo de trabajo práctico que reduce errores

Un flujo fiable es: confirmar las variables de entorno, inicializar AIProjectClient, verificar la conexión o el deployment, ejecutar una sola acción sobre el recurso y luego limpiar. Usa las referencias para no mezclar tipos de objetos de SDK de Azure que no corresponden entre sí. Si estás evaluando salidas, revisa primero el esquema para mapear bien los campos antes de ejecutar la ruta de evaluación por lotes o personalizada.

Preguntas frecuentes sobre la skill azure-ai-projects-py

¿azure-ai-projects-py es solo para proyectos de Foundry?

Sí, la skill está centrada en clientes de proyectos de Foundry y operaciones con ámbito de proyecto. Si tu aplicación no usa un endpoint de proyecto, conexiones o recursos de Foundry, puede ser más simple un prompt genérico de Azure OpenAI. La skill azure-ai-projects-py es más útil cuando el propio proyecto es la unidad de despliegue y gobernanza.

¿En qué se diferencia de un prompt normal?

Un prompt normal puede devolver un ejemplo rápido, pero azure-ai-projects-py te da un punto de partida consciente del flujo de trabajo: instalación, autenticación, configuración del cliente y referencias correctas de recursos. Eso importa porque los errores en la forma del endpoint, la elección de credenciales o la selección de la clase de recurso suelen bloquear el avance. La skill funciona mejor cuando necesitas un uso fiable de azure-ai-projects-py y no un fragmento aislado.

¿Es apta para principiantes?

Sí, es apta para principiantes si ya conoces Python básico y puedes trabajar con variables de entorno. La principal curva de aprendizaje son los conceptos específicos de Foundry, como endpoints de proyecto, agentes versionados, conexiones y evaluadores. Los principiantes suelen avanzar más rápido si empiezan con una tarea acotada, como listar conexiones o crear un único agente, antes de pasar a evaluaciones o flujos asíncronos.

¿Cuándo no debería usar esta skill?

No uses azure-ai-projects-py si solo necesitas operaciones de agentes de bajo nivel, si no trabajas en Python o si estás fuera del ecosistema de Azure Foundry. Tampoco encaja bien si quieres un ejemplo mínimo de llamada directa sin contexto de proyecto. En esos casos, la carga adicional del SDK de Foundry puede no compensar.

Cómo mejorar la skill azure-ai-projects-py

Haz que tu prompt sea específico del recurso

La mayor mejora de calidad viene de nombrar el recurso y la acción exactos: agente, conexión, dataset, índice, evaluador, deployment o cliente asíncrono. Por ejemplo, “crear un agente versionado con PromptAgentDefinition y dos herramientas” es mucho mejor que “construir un agente”. Esto ayuda a la skill azure-ai-projects-py a elegir la superficie de API correcta y a evitar código demasiado genérico.

Proporciona desde el principio los detalles de entorno y autenticación

Indica si estás usando desarrollo local, identidad administrada o una configuración de credenciales de producción. Incluye valores o marcadores para AZURE_AI_PROJECT_ENDPOINT y AZURE_AI_MODEL_DEPLOYMENT_NAME, y menciona si importan dependencias asíncronas como aiohttp. El contexto de autenticación cambia la instalación y la configuración del cliente recomendadas, así que dejarlo ambiguo suele provocar retrabajo evitable.

Pide las rutas del repositorio que correspondan a tu tarea

Si quieres una guía más profunda de azure-ai-projects-py, pide al modelo que se centre en el archivo de referencia relevante: references/agents.md para el ciclo de vida de agentes, references/built-in-evaluators.md para el scoring o references/custom-evaluators.md para evaluación personalizada. Así la respuesta se mantiene cerca de la superficie real del SDK en lugar de desviarse hacia orientación genérica de Azure.

Itera a partir de un ejemplo pequeño que funcione

Empieza con una sola operación que funcione y luego amplía. Por ejemplo: crear un cliente, listar conexiones, crear un agente y después añadir versionado o herramientas. Los fallos más comunes son mezclar patrones síncronos y asíncronos, omitir la limpieza o usar el esquema de objeto incorrecto para evaluadores y datasets. Si el primer resultado se acerca pero no es correcto, reformula con el objeto exacto del SDK, los campos de entrada y la forma de salida deseada en lugar de pedir una reescritura más amplia.